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Struttura del corso
Introduzione a Edge AI in Industrial Automation
- Panoramica dell'Edge AI e delle sue applicazioni nell'industria
- Vantaggi e sfide dell'utilizzo dell'Edge AI in ambienti industriali
- Casi di studio di applicazioni di Edge AI di successo nel settore manifatturiero
Configurazione dell'ambiente Edge AI
- Installazione e configurazione degli strumenti Edge AI
- Installazione di sensori industriali e sistemi di raccolta dati
- Introduzione ai framework e alle librerie Edge AI pertinenti
- Esercizi pratici per la configurazione dell'ambiente
Manutenzione predittiva con Edge AI
- Introduzione alla manutenzione predittiva
- Sviluppo di modelli di intelligenza artificiale per il monitoraggio dello stato delle apparecchiature
- Implementazione del rilevamento e della previsione dei guasti in tempo reale
- Esercitazioni pratiche per la manutenzione predittiva
Controllo qualità con Edge AI
- Panoramica del controllo qualità nella produzione
- Tecniche di intelligenza artificiale per il rilevamento e la classificazione dei difetti
- Implementazione di sistemi di controllo qualità basati sulla visione
- Esercitazioni pratiche per applicazioni di controllo qualità
Ottimizzazione dei processi con Edge AI
- Introduzione all'ottimizzazione dei processi
- Utilizzo dell'intelligenza artificiale per il monitoraggio e il controllo dei processi in tempo reale
- Implementazione di sistemi decisionali basati sull'intelligenza artificiale
- Esercitazioni pratiche per l'ottimizzazione dei processi
Implementazione e gestione di soluzioni di intelligenza artificiale edge
- Implementazione di modelli di intelligenza artificiale su dispositivi edge industriali
- Monitoraggio e manutenzione dei sistemi di Edge AI
- Risoluzione dei problemi e ottimizzazione dei modelli distribuiti
- Esercitazioni pratiche per la distribuzione e la gestione
Strumenti e framework per l'IA edge industriale
- Panoramica degli strumenti e dei framework (ad esempio, TensorFlow Lite, OpenVINO)
- Utilizzo di TensorFlow Lite per applicazioni di IA industriale
- Esercizi pratici con strumenti di ottimizzazione
Applicazioni nel mondo reale e casi di studio
- Revisione di progetti di Edge AI industriali di successo
- Discussione di casi d'uso specifici del settore
- Progetto pratico per la creazione e l'ottimizzazione di un'applicazione di intelligenza artificiale industriale nel mondo reale
Riepilogo e prossime tappe
Requisiti
- Comprensione dei concetti di intelligenza artificiale e apprendimento automatico
- Esperienza con sistemi di automazione industriale
- Competenze di programmazione di base (Python consigliato)
Pubblico
- Ingegneri industriali
- Professionisti del settore manifatturiero
- Sviluppatori di intelligenza artificiale
14 ore